逻辑回归
- 说明
- 逻辑回归
- 示例
- python代码
说明
逻辑回归（logistic regression）虽然名字里包含的是回归，但却是统计学习中的经典分类算法。因为算法比较简单和经典，一般在比赛分类任务（特别二分类任务）中使用逻辑回归模型作baseline，另外因为逻辑回归的可解释性，一般金融行业中比较青睐。
逻辑回归
在scikit-learn中LogisticRegression实现了逻辑回归模型，其原型为：
class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l
2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
class_weight=None, random_state=None,
solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='auto',
verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None,
l1_ratio=None)参数
❐ penalty：一个字符串，指定了正则化策略，默认’l2’。
- 如果为’l1‘，则优化目标函数为：
，
为极大似然函数
- 如果为’l2’，则优化目标函数为：
,
❐ dual：一个布尔值，默认为False。如果为True，则求解对偶形式（当penalty为’l2’且solver为‘liblinear’时有对偶形式），如果为False，则求解原始形式。
❐ tol：一个浮点数，默认1e-4，指定判断迭代收敛与否的阈值。
❐ C：一个浮点数，默认1.0。它制定了罚项系数的倒数。如果他的值越小，则正则化项越大。
❐ fit_intercept：一个布尔值，默认为True。指定是否添加常数（截距或偏差）。
❐ intercept_scaling：一个浮点数，默认为1。只有当solver='liblinear’才有意义。当采用fit_intercept时，相当于人造一个特征出来。
❐ class_weight：为一个字典、字典列表、字符串‘balanced’，或者None，它指定了分类的权重。权重的形式{class_label: weight}。
- 如果是None：每个分类的权重都为1。
- 字符串‘balanced’：分类的权重是样本中 个分类出现的频率的反比。
❐ random_state：一个帧数或者一个RandomState实例或者为None，默认为None。
- 如果是整数：它指定了随机数生成器的种子。
- 如果是RandomState：指定了一个随机数生成器。
- 如果是None：使用默认的随机数生成器。
❐ solver：一个字符串，默认为‘lbfgs’。指定了求解最优化问题的算法。
- ‘newton-cg’：使用牛顿法。
- ‘lbfgs’：使用L-BFGS拟牛顿法。
- ‘liblinear’：使用liblinear。
- ‘sag’：使用SAG（Stochastic Average Gradient）。
- ‘saga’：使用SAGA，时SAG的一个加速版本。
注意 - 对于规模小的数据集，‘liblinear’比较适用；对于规模大的数据集，‘sag’和‘saga’比较适用。
- ‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘sag’ and ‘saga’ 处理penalty为‘l2’或者None的情况。
- ‘liblinear’ and ‘saga’也支持penalty为‘l1’。
- ‘saga’ 支持penalty为‘elasticnet’ 。
- ‘liblinear’不支持penalty为None。
❐ max_iter：一个整数，迭代次数，默认100。
❐ multi_class：一个字符串，指定对于多分类问题的策略，默认’auto‘。
- ‘auto’ : 如果数据时二分类或者solver = ‘multinomial’,选择‘over’,否则选择’multinomial’。
- ‘ovr’ : 采用one-vs-rest策略。
- ‘multinomial’ : 直接采用多分类逻辑回归策略。
❐ verbose：一个正数，迭代次数，默认0。用于开启或关闭迭代中间输出日志功能。
❐ warm_start：一个布尔值，默认为False。如果为True，那么适用前一次训练结果继续训练。否则从头开始训练。
❐ n_jobs：一个正数，默认None。指定任务并行时的CPU数量。如果为-1则适用所有可用的CPU。
❐ l1_ratio：一个浮点数，默认None，范围0到1。灵活设置penalty 参数，当penalty为’elasticnet’时。
属性
❐ classes_：分类的标签值。
❐ coef_：权重向量。
❐ intercept_：添加到决策函数中的截距（又称偏差）。
❐ n_iter_：实际迭代次数。
实例方法
❐ decision_function(X)：预测样本的置信分数。
❐ densify()：将系数矩阵转成稠密数组。
❐ fit(X,y)：训练模型。
❐ get_params([deep])：获取模型参数信息。
❐ predict(X)：用模型进行预测，返回预测值。
❐ predict_log_proba(X)：返回一个数组，数组的元素一次是X预测为各个类别的概率的对数值。
❐ predict_proba(X)：返回一个数组，数组的元素一次是X预测为各个类别的概率值。
❐ score(X, y[, sample_weight])：返回模型的预测性能得分。
❐ set_params(**params)：设置模型参数。
❐ sparsify()：将系数矩阵转成稀疏数组。
示例
数据集下载地址：良/恶性肿瘤数据集
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
/# 读取数据
column_names = ['Sample code number','Clump Thickness','Uniformity of Cell Size','Uniformity of Cell Shape','Marginal Adhesion','Single Epithelial Cell Size','Bare Nuclei','Bland Chromatin','Normal Nucleoli','Mitoses','Class']
dataSet = pd.read_csv("data/breast-cancer-wisconsin.data",names=column_names)
\# 将？替换为nan
dataSet = dataSet.replace(to_replace='?',value=np.nan)
/# 删除缺失值
dataSet = dataSet.dropna()
/# 拆分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(dataSet[column_names[1:10]], dataSet[column_names[10:]], test_size=0.33)
lr = LogisticRegression()
lr.fit(x_train,y_train)
lr.predict(x_test)
print("预测结果：",lr.score(x_test,y_test))python代码
git地址：https://github.com/lingxiaaisuixin/MarchineLearning/tree/master/Logistic
